Criteriile clinice Laxer pentru tulburarea jocurilor pot împiedica eforturile viitoare de a concepe o abordare eficientă a diagnosticului: un studiu bazat pe un arbore (2019)

J Clin Med. 2019 Oct 18;8(10). pii: E1730. doi: 10.3390/jcm8101730.

Pontes HM1,2, Schivinski B3,4, Brzozowska-Woś M5, Stavropoulos V6,7.

Abstract

Internet Gaming Disorder (IGD) a fost recunoscută în mai 2013 și poate fi evaluată folosind criteriile dezvoltate de Asociația Americană de Psihiatrie (APA). Prezentul studiu a investigat rolul pe care îl joacă fiecare criteriu IGD în diagnosticarea jocurilor dezordonate. Un total de 3,377 de participanți (vârsta medie 20 de ani, SD = 4.3 ani) au participat la studiu. Datele colectate au fost analizate pentru a detecta modele de IGD utilizând Arborele de inferință condiționată (Ctree), un algoritm sofisticat de mașină. Participanții au furnizat informații sociodemografice de bază și au completat Internet Gaming Disorder Scale-Short-Form (IGDS9-SF). Rezultatele au identificat clase de simptome legate de IGD, indicând faptul că susținerea „retragerii” și „pierderii controlului” crește probabilitatea jocului dezordonat cu 77.77%, în timp ce aprobarea „retragerii”, „pierderii controlului” și „consecințelor negative” crește probabilitatea jocului dezordonat cu 26.66%. În plus, lipsa de aprobare a „retragerii” și a susținerii „preocupării” crește probabilitatea jocurilor dezordonate cu 7.14%. Luate împreună, rezultatele obținute ilustrează faptul că diferite criterii IGD se pot prezenta cu cântăriri clinice diferite, deoarece roluri diagnostice unice în dezvoltarea jocului dezordonat pot fi evidențiate de fiecare criteriu. În plus, descoperirile prezente ajută la informarea revizuirilor viitoare ale manualelor de diagnostic și ajută la îmbunătățirea evaluării IGD în viitor. Sunt discutate cercetări suplimentare și implicații clinice.

CUVINTE CHEIE: dependențe comportamentale; dependența de jocuri; tulburare de jocuri pe internet; jocuri problematice; jocuri video

PMID: 31635431

DOI: 10.3390 / jcm8101730